鑽石舞台

早！今天分享一篇2022年6月發表在Front. Immunol（IF:8.786）的文章，講述如何利用已有的單細胞數據和不同的細胞類型去跟自己的研究方向結合。

《Mapping the Tumor Microenvironment in TNBC and Deep Exploration for M1 Macrophages-Associated Prognostic Genes》

背景

由於高度異質性和缺乏有效的治療靶點，三陰性乳腺癌 (TNBC) 仍然是最差的分子亞型。使用來自公共數據庫和我們隊列的 scRNA-seq 和批量 RNA-seq 數據研究了 TNBC 的腫瘤和免疫微環境異質性。

方法

1.單細胞 RNA-Seq 分析

2.Bulk-RNA測序分析

3.相關性和生存分析

4.GSEA 富集分析

TNBC的腫瘤內和腫瘤間異質性

首先基於 scRNA-seq 分析探索了 TNBC 的腫瘤內和腫瘤間異質性。使用 inferCNV區分上皮細胞惡性與非惡性。

腫瘤免疫微環境的複雜性和異質性

對腫瘤微環境進行分析鑑定不同類型的免疫細胞，進一步估計了每個患者中每個免疫細胞亞群的比例。接着進行擬時許分析免疫細胞，基於這一分化軌跡，說明髓系免疫細胞和淋巴系免疫細胞是分開分化的，免疫細胞的分化軌跡是多變的。

巨噬細胞在腫瘤免疫微環境中的意義

應用來自 FUSCC 和 TCGA TNBC 隊列的大量 RNA 測序來進一步剖析腫瘤微環境（ TIME），使用CIBERSORT進行免疫浸潤分析，發現與 scRNA-seq 結果一致，巨噬細胞在所有 22 種免疫細胞中占非常高的比例。此外，進行兩組之間的生存分析在，比較這兩個隊列的免疫細胞結果發現巨噬細胞亞群占TIME的比例很高，並且與患者的預後有關。

高和低巨噬細胞浸潤之間的突變景觀

巨噬細胞可以被誘導成M1抗腫瘤或M2促腫瘤表型。同時，TIME中的巨噬細胞並非完全二分法，而是遵循動態進化過程。因此，我們專注於 M1 巨噬細胞，它會引起炎症反應並將腫瘤細胞呈遞給細胞毒性 CD8 + T 細胞，從而引發抗腫瘤免疫。分析了 M1 高和低巨噬細胞浸潤組之間的突變情況。

與 M1 巨噬細胞浸潤相關的關鍵標記基因

為了識別與 M1 或 M2 巨噬細胞浸潤相關的關鍵標記基因，從 FUSCC 和 TCGA TNBC 隊列使用WGCNA 用於構建無標度網絡。然後，對兩個隊列的顯著模塊基因取交集。

與 M1 浸潤相關的三個典型基因與更好的預後相關

進一步比較了 M1 高和低巨噬細胞浸潤組之間 22 個基因的表達差異。

探索上述基因與M1 巨噬細胞之間的關係

從上一步選出的基因進行相關性分析。結果，所有基因均與M1巨噬細胞浸潤呈正相關。

最後，為了確認我們的生物信息學分析的結果，我們選擇了三個標記基因之一進行進一步驗證。